Sebagai pembekal penyelesaian kepada SME Malaysia, kami di AINNA sentiasa melihat perkara ini dari sudut pelanggan: ramai pemilik perniagaan terkejut apabila mereka sedar betapa rumitnya automasi penyata bank SMqE sebenarnya.
Bayangkan 100 SME. Setiap SME memuat naik 100 muka surat penyata bank. Itu bukan “100 fail” sahaja - ia 10,000 muka surat data kewangan, mungkin beriburibu transaksi, gangguan OCR, entri pendua, pemindahan dalaman, caj bank, bayaran balik, deposit tunai, pembayaran platform, pergerakan pinjaman, dan perihalan yang tidak jelas.
Jika kita ambil pendekatan pertama - di mana agent AI membaca dan menaakul segalanya secara langsung - satu fail SME yang tebal 100 muka surat boleh menggunakan 200,000 hingga 500,000 tokens, termasuk pengekstrakan, pengelasan, pengesahan, pembetulan, dan penjanaan laporan. Untuk 100 SME, jumlahnya boleh cecah 20 juta hingga 50 juta tokens.
Menggunakan Claude sebagai model premium yang memproses segalanya, kos meningkat dengan pantas. Ambil anggaran pertengahan 35 juta tokens, dengan 80% input dan 20% output - itu kira-kira 28 juta input tokens dan 7 juta output tokens. Pada harga pengenalan Claude Sonnet $2 input dan $10 output setiap sejuta tokens, kosnya kira-kira $126. Pada harga standard $3 input dan $15 output, ia menjadi kira-kira $189.
Pendekatan kedua lebih bijak. AI tidak perlu membaca semuanya berulang kali. Sebuah sistem detached terlebih dahulu mengekstrak penyata bank ke baris transaksi berstruktur, membersihkan data, mengesan pendua, memisahkan pemindahan, menerapkan peraturan perakaunan, memetakan perihalan piawai, mengesahkan output, dan hanya menghantar transaksi yang kabur atau berisiko kepada AI.
Dengan cara ini, model kos rendah seperti Qwen sudah memadai kerana guardrails sudah mengawal aliran kerja. Model itu tidak diminta “memahami segalanya dari awal”. Ia hanya menangani pengecualian terpilih. Jika hanya 5% hingga 15% transaksi memerlukan semakan AI, jumlah penggunaan token untuk kesemua 100 SME mungkin turun ke 3 juta hingga 7 juta tokens.
Anggaran pertengahan 5 juta tokens, dengan 80% input dan 20% output, bermaksud 4 juta input tokens dan 1 juta output tokens. Dengan model routed berasaskan Qwen, kos inferens AI boleh jatuh ke bawah $1 untuk sesetengah struktur harga, tidak termasuk OCR, hosting, storan, kejuruteraan, dan kos semakan.
Jadi perbandingan sebenar bukan sekadar Claude versus Qwen. Itu terlalu cetek. Perbandingan sebenarnya ialah susun atur sistem. Claude yang memproses segalanya secara langsung mungkin kos $126 hingga $189 untuk contoh ini. Sistem detached yang menggunakan Qwen hanya untuk pengecualian yang diarahkan mungkin menurunkan kos token AI ke bawah $1, bergantung pada harga pembekal.
Sebab itulah smart routing, segmentation, dan guardrails penting. Masa depan automasi penyata kewangan SME bukanlah “hantar 10,000 muka surat ke model AI terbesar”. Model yang lebih bijak ialah: sistem mengendalikan perkara berstruktur, AI mengendalikan perkara yang tidak pasti, dan manusia menyemak perkara yang berisiko.
Di situlah penjimatan kos menjadi ketara - dan di situlah AINNA fokus untuk membantu SME anda mencapai automasi yang mampu milik, boleh dipercayai, dan bersedia untuk berkembang.
#ArtificialIntelligence #AIAgents #DetachedSystems #SmartRouting #Guardrails #Accounting #SME #FinancialStatements #TokenEfficiency #Automation #ESG
